Changes in glucose disposal after a caloric restriction–induced weight loss program in obese postmenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to investigate individual characteristics that explain interindividual variations in glucose disposal in response to a 6-month weight loss program in obese postmenopausal women. METHODS: The cohort was divided into tertiles based on changes in glucose disposal after weight loss. Only women in the upper tertile (positive responders: Δ glucose disposal ≥ 0.92 mg/kg/min; n = 19) and lower tertile (negative responders: Δ glucose disposal ≤ -0.23 mg/kg/min; n = 19) were considered for analyses. Outcome measures included body weight, lean body mass (LBM), LBM index (= LBM / height [m]), fat mass (FM), FM index (= FM / height [m]), visceral fat, subcutaneous abdominal fat, high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) levels, interleukin-6, lipid profile, physical activity levels, fasting blood glucose and insulin levels, glucose disposal by hyperinsulinemic-euglycemic clamp technique, and resting blood pressure. RESULTS: At baseline, positive responders had higher triglycerides and hsCRP levels and lower glucose disposal (0.01 < P < 0.05) than negative responders. Except for visceral fat, the entire cohort showed significant decreases in all measures of body composition (P < 0.005) after weight loss, with greater decreases in body weight, body mass index, and FM index in positive responders (P < 0.005). Finally, data revealed that only positive responders showed decreases in LBM, LBM index, and hsCRP levels after weight loss (P between 0.01 and 0.001). CONCLUSIONS: An important interindividual variability in changes in glucose disposal after weight loss is observed. Interestingly, participants who display improvements in glucose disposal also show significant decreases in LBM, LBM index, and hsCRP after weight loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».